Problematyka:
Dynamicznie postępujący rozwój sztucznej inteligencji, a także narastające trudności wdostępie
do opieki medycznej wynikające z problemów demograficznych, niewystarczającej ilości personelu
medycznego oraz coraz większego rozwarstwiania się społeczeństw.
Cel pracy:
Stworzenie systemu ekspertowego umożliwiającego prowadzenie badań przesiewowych dla
dolegliwości cywilizacyjnych, takich jak cukrzyca, czy choroby wieńcowe, atakże zapewnienie
szybkich analiz i odpowiedzi na proste, rutynowe pytania w celu odciążenia personelu
medycznego.
Kluczowe etapy realizacji projektu:
•Trening modelu do oceny ryzyka wystąpienia zaburzeń sercowo-naczyniowych przy
wykorzystaniu architektury MLP
•Szkolenie modelu do prognozowania ryzyka rozwoju cukrzycy przy zastosowaniu mechanizmu
samouwagi architektury TabNet
•Implementacja oraz konfiguracja modelu LLaMA3.1 dla celów okołomedycznych
Założenia techniczne:
• Dostęp do systemu z dowolnego miejsca na świecie poprzez hostowanie aplikacji w chmurze
Microsoft Azure
•Ochrona danych przed nieautoryzowanym dostępem poprzez szyfrowanie komunikacji przy
pomocy protokołu HTTPS, wykorzystanie reverse proxy, a także grup zabezpieczeń sieciowych
(NSG)
Motywacja